如何在 LlamaIndex 中设置自定义分词器？

要在 LlamaIndex 中设置自定义分词器，您需要将默认分词器替换为符合您特定用例的分词器。LlamaIndex 使用分词器将文本分割成 token，供语言模型处理。自定义分词器使您能够控制分块行为、处理特殊格式或针对非 OpenAI 模型进行优化。此过程涉及定义一个实现分词逻辑的类，并配置 LlamaIndex 在全局范围内使用它。

首先，创建一个遵循 LlamaIndex 接口的分词器类。例如，如果使用 Hugging Face 分词器，则从 transformers 库导入 AutoTokenizer，并将其封装到一个具有 encode 和 decode 方法的类中。以下是一个基本示例

from transformers import AutoTokenizer
from llama_index import Tokenizer

class CustomTokenizer:
 def __init__(self, model_name):
 self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 
 def encode(self, text):
 return self.tokenizer.encode(text)
 
 def decode(self, tokens):
 return self.tokenizer.decode(tokens)
 
# Configure LlamaIndex to use the custom tokenizer
from llama_index import Settings
Settings.tokenizer = CustomTokenizer("bert-base-uncased")

这个类必须实现 encode（将文本转换为 token ID）和 decode（将 token 转换回文本）方法。请确保分词器与您的语言模型的要求一致，因为不一致的分词可能导致下游任务出现错误。

接下来，将分词器应用于 LlamaIndex 组件。全局 Settings.tokenizer 确保您的自定义分词器在数据索引和查询执行期间使用。例如，当将文档分割成块时，分词器的 encode 方法决定了文本如何划分。如果您的分词器使用不同的词汇表（例如，BERT vs. GPT-4），请调整节点解析器中的 chunk_size，使其与您的模型的上下文窗口对齐。例如

from llama_index.node_parser import SentenceSplitter
node_parser = SentenceSplitter(chunk_size=512, tokenizer=Settings.tokenizer)

这确保文本分割遵循您的分词器的输出。

最后，验证分词器的行为。测试特殊字符、多语言文本或领域特定术语等边缘情况，确保它能够正确处理。例如，如果处理代码片段，请验证诸如 { 或 = 等符号是否按预期进行分词。在索引过程中监控 token 计数，以避免溢出或未充分利用的块。自定义分词器在使用需要特定分词规则的开源模型（例如，Llama 2）时特别有用，可确保预处理和模型输入之间的一致性。通过定制分词器，您可以精确控制数据处理方式，从而提高专业应用的性能。